Contexto

TEMA: Factores estructurales y de género asociados a la autonomía económica de las mujeres en las regiones del Perú En este dashboard analizamos la autonomía económica de las mujeres en las 25 regiones del Perú. La autonomía económica se entiende como la capacidad de las mujeres para generar y administrar sus propios recursos monetarios, reduciendo su dependencia. La variable central es un índice que va de 0 a 100 y se construye como:

Autonomía económica = 100 – % de mujeres sin ingresos propios (sin_ingresos).

Es decir, valores más altos indican que una mayor proporción de mujeres cuenta con ingresos propios y, por tanto, menor dependencia económica respecto de la pareja u otros miembros del hogar.

• La base empleada integra indicadores provenientes de distintas fuentes oficiales: encuestas de hogares del INEI, cuadros de brechas de género del INEI, registros del Jurado Nacional de Elecciones y del INEI sobre autoridades electas y estadísticas del Ministerio de la Mujer y Poblaciones Vulnerables – Warmi Ñan.

Autonomía económica de las mujeres por región

Mapa de autonomía económica de las mujeres

Tabla resumen de la variable dependiente

Estadísticos descriptivos de las variables numéricas

Principales hallazgos

Esta pestaña describe las variables independientes que se usarán para explicar la autonomía económica de las mujeres. Los boxplots muestran la distribución por región y la tabla resume sus valores centrales (media, mediana y cuartiles).

En términos generales se observa que:

• Educación: las mujeres tienen en promedio unos 10 años de estudio y el analfabetismo femenino ronda el 8 %, aunque algunas regiones superan claramente este nivel.

• Inserción laboral e ingresos: el ingreso mensual promedio de las mujeres ocupadas se sitúa alrededor de S/ 1200, con poca diferencia entre regiones. Sin embargo, cerca de la mitad de las mujeres ocupadas trabaja en formas independientes o no remuneradas, lo que evidencia una inserción laboral muy precaria.

• Violencias de género: las tasas de violencia sexual, física y psicológica son altas en promedio y muestran una gran dispersión, indicando que algunas regiones concentran niveles mucho mayores de violencia contra las mujeres.

Estos patrones permiten contextualizar las desigualdades regionales que podrían estar asociadas a mayores o menores niveles de autonomía económica.

Correlaciones con la autonomía económica

Hallazgos y resumen de los datos

Esta sección muestra cómo se relaciona la autonomía económica con los principales factores de educación, trabajo y violencia de género.

• En los gráficos de la izquierda se observa la tendencia general entre autonomía y cada variable (puntos por región y línea de regresión).
• La tabla de correlaciones resume la fuerza y dirección de esas relaciones: valores positivos indican que la autonomía tiende a aumentar cuando la variable crece, mientras que valores negativos indican que tiende a disminuir.

En conjunto, este análisis bivariado permite identificar qué dimensiones (educación, condiciones laborales o niveles de violencia) parecen estar más vinculadas con las diferencias regionales en autonomía económica de las mujeres.

• Más educación → más autonomía.
• Más trabajo precario → menos autonomía.
• Ingresos ayudan, pero no son el único factor.
• La relación con violencia es difusa (puede haber tema de denuncia, etc.).

Modelo de regresión lineal

Coeficientes del modelo

Bondad de ajuste del modelo

Coeficientes estandarizados

Interpretación breve

Este modelo de regresión lineal toma como variable dependiente la
autonomía económica de las mujeres y la explica a partir de:

• Educación: años de estudio promedio y analfabetismo femenino.
  
• Condiciones laborales: ingreso mensual y porcentaje de trabajo independiente/no remunerado.
  
• Contexto de violencia: índice total de violencia de género.

El modelo de regresión lineal múltiple explica alrededor del 32 % de la variación regional en la autonomía económica de las mujeres (R² ajustado = 0.32). La autonomía tiende a ser mayor en regiones con más años de estudio e ingresos laborales más altos y menor donde predomina el trabajo independiente o no remunerado, aunque, debido al reducido número de observaciones y la fuerte correlación entre las variables de educación y trabajo, la mayoría de los coeficientes no resulta estadísticamente significativa al 5 %. El gráfico de valores observados vs. predichos muestra un ajuste moderado: el modelo capta parte importante de las diferencias regionales, pero deja también una fracción relevante sin explicar.

En la tabla de coeficientes:

• El signo de la estimación indica la dirección de la relación, manteniendo constantes las demás variables (positiva o negativa).
  
• El p-valor permite identificar qué variables tienen una asociación estadísticamente significativa con la autonomía (por ejemplo, p < 0.05).

La gráfica de la izquierda compara la autonomía observada con la autonomía predicha por el modelo: cuanto más cercanos estén los puntos a la línea diagonal, mejor es el ajuste. El R² y el R² ajustado resumen qué proporción de la variación entre regiones en autonomía económica es explicada por este conjunto de factores.

Número óptimo de factores

Kaiser-Meyer-Olkin factor adequacy
Call: KMO(r = mat_corr)
Overall MSA =  0.63
MSA for each item = 
      años_estudio      analfabetismo            ingreso               PEAO 
              0.70               0.68               0.81               0.52 
trabajo_ind_no_rem    violencia_total 
              0.61               0.53 

$chisq
[1] 607.8365

$p.value
[1] 7.675971e-120

$df
[1] 15

Parallel analysis suggests that the number of factors =  2  and the number of components =  NA 

Cargas factoriales (2 factores, rotación varimax)

Factor Analysis using method =  ml
Call: fa(r = mat_corr, nfactors = 2, rotate = "varimax", fm = "ml")
Standardized loadings (pattern matrix) based upon correlation matrix
                     ML2   ML1   h2    u2 com
años_estudio        0.83  0.23 0.74 0.264 1.2
analfabetismo      -0.78 -0.02 0.61 0.392 1.0
ingreso             0.75  0.37 0.70 0.302 1.5
PEAO                0.16  0.93 0.89 0.114 1.1
trabajo_ind_no_rem -0.96 -0.28 1.00 0.005 1.2
violencia_total     0.24  0.97 1.00 0.005 1.1

                       ML2  ML1
SS loadings           2.85 2.07
Proportion Var        0.48 0.34
Cumulative Var        0.48 0.82
Proportion Explained  0.58 0.42
Cumulative Proportion 0.58 1.00

Mean item complexity =  1.2
Test of the hypothesis that 2 factors are sufficient.

df null model =  15  with the objective function =  6.32
df of  the model are 4  and the objective function was  0.46 

The root mean square of the residuals (RMSR) is  0.04 
The df corrected root mean square of the residuals is  0.07 

Fit based upon off diagonal values = 1
Measures of factor score adequacy             
                                                   ML2  ML1
Correlation of (regression) scores with factors   1.00 1.00
Multiple R square of scores with factors          0.99 0.99
Minimum correlation of possible factor scores     0.99 0.99

Puntajes factoriales por región

Interpretación breve

• El índice KMO global (≈ 0.63) y el test de Bartlett (χ² ≈ 140, p < 0.001) indican que las correlaciones entre educación, trabajo y violencia son suficientes para aplicar un análisis factorial exploratorio.

• El análisis paralelo sugiere retener dos factores, que explican alrededor de la mitad de la varianza conjunta de los indicadores.

• El Factor 1 (capital educativo-laboral) carga positivamente en años de estudio y en el ingreso de las mujeres, y negativamente en el analfabetismo y el trabajo independiente/no remunerado. Resume el nivel de recursos educativos y la calidad de la inserción laboral femenina en cada región.

• El Factor 2 (inserción laboral formal y violencia de género) presenta cargas altas en la PEA ocupada femenina y en el índice total de violencia. Describe regiones donde una mayor participación laboral de las mujeres coexiste con altos niveles de violencia de género.

Estos factores se usan como índices sintéticos en los análisis de regresión y clusterización, permitiendo capturar de forma más compacta las desigualdades estructurales entre regiones. “)

Método de clusterización

En esta sección se agrupan las regiones del país según su perfil de autonomía económica, educación, condiciones laborales y violencia de género. Se utilizan las variables: - Autonomía económica (índice 0–100).
- Años de estudio promedio y analfabetismo femenino.
- Ingreso laboral mensual de las mujeres ocupadas y porcentaje de trabajo independiente/no remunerado.
- Índice total de violencia (suma de violencia sexual, física y psicológica).

Las variables se estandarizan y se aplica la técnica Partitioning Around Medoids (PAM) sobre la matriz de distancias euclidianas. El gráfico del estadístico GAP permite seleccionar el número óptimo de clusters, mientras que la silueta evalúa qué tan bien quedan separadas las regiones en cada grupo.

Interpretación breve

En términos generales, el ejercicio de clusterización sugiere la presencia de tres tipos de regiones:

• Cluster 1 – Baja autonomía y mayor precariedad educativa/laboral:
  reúne 11 regiones con la autonomía más baja (≈ 67.8 puntos), menos años de estudio (9.4 en promedio), analfabetismo alto (12.7 %), ingresos laborales menores (≈ S/ 1100) y el porcentaje más alto de trabajo independiente o no remunerado (≈ 59 %). El índice de violencia se ubica en un nivel medio-alto. Son las regiones más rezagadas en términos de autonomía y condiciones estructurales.

• Cluster 2 – Alta autonomía y mayor capital educativo e ingresos:
  agrupa 3 regiones con la autonomía más alta (≈ 74.5), más años de estudio (11.2), analfabetismo muy bajo (3.7 %) e ingresos laborales significativamente superiores (≈ S/ 1640), junto con el menor nivel de trabajo precario (≈ 28 %). Sin embargo, concentran el índice de violencia más elevado entre los tres grupos. Representan contextos donde la autonomía económica convive con altos niveles de violencia registrada.

• Cluster 3 – Autonomía media-alta y condiciones intermedias:
  incluye 11 regiones con autonomía intermedia (≈ 72.2), niveles de educación e ingreso también intermedios y un porcentaje de trabajo precario alrededor de 46 %. El índice de violencia es más bajo que en el cluster 1 y muy inferior al del cluster 2. Corresponde a un patrón “medio” dentro del país.

La silueta promedio indica una separación moderada entre los grupos, por lo que esta clasificación debe entenderse como un análisis exploratorio que ayuda a identificar conjuntos de regiones con desafíos similares en materia de autonomía económica de las mujeres.

PRINCIPALES HALLAZGOS

🔍 Conclusiones principales del estudio

• 💸 La autonomía económica de las mujeres es desigual entre regiones.
  El índice de autonomía se sitúa alrededor de 70 puntos, pero con brechas claras: algunas regiones costeras se acercan a 80, mientras que varias regiones andinas y amazónicas se mantienen por debajo de 68.

• 🎓 La educación es el factor más fuertemente asociado a la autonomía.
  Más años de estudio y menores tasas de analfabetismo se relacionan con mayores niveles de autonomía económica en casi todo el país.

• 👩‍💼 La calidad del empleo importa tanto como el ingreso.
  Una alta proporción de trabajo independiente o no remunerado se asocia de forma clara y negativa con la autonomía, incluso en regiones con ingresos promedio más altos.

• 🧩 La violencia de género se suma al contexto de vulnerabilidad.
  El índice total de violencia tiene una relación débil con la autonomía, pero muestra que en regiones con mejores condiciones económicas la violencia contra las mujeres puede seguir siendo muy alta.

• 🗺️ Existen tres perfiles de regiones.
  La clusterización identifica:

  1. regiones rezagadas (baja autonomía y alta precariedad laboral),
     
  2. regiones aventajadas (alta autonomía pero violencia elevada) y
     
  3. regiones intermedias con condiciones mixtas.

RECOMENDACIONES

1. Cerrar brechas educativas con enfoque territorial y de género.
   Priorizar becas, programas de permanencia escolar y oferta educativa secundaria y técnica en las regiones del cluster 1, donde las mujeres acumulan menos años de estudio y el analfabetismo sigue siendo alto.

2. Promover empleo digno y reducir el trabajo independiente/no remunerado.
   Incentivar la formalización de actividades económicas de mujeres, el acceso a protección social y el reconocimiento del trabajo de cuidados, para que los ingresos propios se traduzcan en verdadera autonomía.

3. Articular autonomía económica y prevención de la violencia.
   En regiones del cluster 2, donde la autonomía es alta pero la violencia también, se requieren estrategias integrales que conecten programas económicos con sistemas de justicia, salud y protección.

4. Diseñar intervenciones diferenciadas según el perfil de región.
   Las regiones rezagadas necesitan paquetes intensivos de educación, empleo y protección social; las intermedias, consolidar avances; y las aventajadas, reducir violencia y mejorar la calidad del empleo.

5. Fortalecer la producción y uso de datos con enfoque de género.
   Mantener y ampliar indicadores de empleo, ingresos, cuidados y violencia permitirá monitorear la autonomía económica y evaluar políticas públicas.

LIMITACIONES Y LÍNEAS FUTURAS

Este dashboard trabaja con información agregada por región, lo que limita la capacidad de capturar desigualdades dentro de cada territorio (por ejemplo, entre zonas urbanas y rurales o entre grupos etarios). Además, algunas relaciones no alcanzan significancia estadística debido al reducido número de observaciones regionales y a la alta correlación entre las variables explicativas.

Futuros estudios podrían:

• combinar esta aproximación regional con microdatos de hogares;
  
• incorporar otras dimensiones de autonomía (tiempo, toma de decisiones, propiedad de activos);
  
• y seguir la evolución de la autonomía económica de las mujeres en el tiempo, para evaluar cambios y efectos de políticas públicas.